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幾十年來(lái)，神經(jīng)科學(xué)在人工智能的研究歷程中起到了舉足輕重的作用,，人工智能的奠基人 Donald Hebb,、Warren McCulloch、Marvin Minsky 和 Geoff Hinton 最初的研究動(dòng)力均源自對(duì)他們大腦工作機(jī)理的濃厚興趣,，當(dāng)時(shí)的研究人員也一直試圖模仿大腦的功能,，構(gòu)建神經(jīng)科學(xué)與人工智能之間的橋梁,。 然而，從那以后,，實(shí)驗(yàn)神經(jīng)科學(xué)并沒有直接推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展,，這兩門學(xué)科似乎都是獨(dú)立發(fā)展的。 4 月 23 日,，巴伊蘭大學(xué)物理系和 Gonda（Goldschmied）多學(xué)科腦研究中心的 Ido Kanter 教授等人在《科學(xué)報(bào)告》雜志上發(fā)表了一項(xiàng)最新研究成果,，成功地在實(shí)驗(yàn)神經(jīng)科學(xué)和高級(jí)人工智能學(xué)習(xí)算法之間重建橋梁。 為了重建這一橋梁，研究人員最初作出兩個(gè)假設(shè)：
研究人員采用機(jī)械和酶解程序在新生大鼠（Sprague-Dawley）出生后 48 h 內(nèi)獲得其皮層神經(jīng)元,，作為培養(yǎng)對(duì)象。實(shí)驗(yàn)是在培養(yǎng)的皮層神經(jīng)元上進(jìn)行的,，這些神經(jīng)元通過(guò)谷氨酸能和氨基丁酸能突觸的藥理阻斷而從它們的網(wǎng)絡(luò)中分離出來(lái)的,。 所有實(shí)驗(yàn)流程均按照美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院的《實(shí)驗(yàn)室動(dòng)物護(hù)理和使用指南》和巴伊蘭大學(xué)的《實(shí)驗(yàn)室動(dòng)物護(hù)理和使用研究指南》進(jìn)行,，并得到巴伊蘭大學(xué)動(dòng)物護(hù)理和使用委員會(huì)的批準(zhǔn)和監(jiān)督。 這項(xiàng)研究中,，研究人員使用 5Hz 的刺激頻率,，對(duì)樹突的適應(yīng)性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，訓(xùn)練模式選取 0.5Hz-1Hz,。將神經(jīng)元培養(yǎng)物置于添加了突觸阻滯劑的多電極陣列上,，突觸阻滯劑從細(xì)胞外通過(guò)樹突刺激一個(gè)修補(bǔ)過(guò)的神經(jīng)元。適應(yīng)過(guò)程包括一套 50 對(duì)刺激的訓(xùn)練集,。經(jīng)過(guò)閾值以上的細(xì)胞內(nèi)刺激后,，細(xì)胞外刺激沒有達(dá)到預(yù)定的 1-4ms 的延遲。研究人員主要考慮了兩個(gè)獨(dú)立的樹突狀細(xì)胞激活神經(jīng)元時(shí),，不同的細(xì)胞內(nèi)外的波峰波形,。  論文第一作者 Shira Sardi 表示："通過(guò)在一秒鐘內(nèi)觀察 10 次相同的圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，其效果不亞于在一個(gè)月內(nèi)觀察 1000 次相同的圖像,。重復(fù)相同的圖像能迅速增強(qiáng)我們大腦中的適應(yīng)性,，使我們的大腦在幾秒鐘而不是幾十分鐘內(nèi)就能適應(yīng)。有可能我們大腦中的學(xué)習(xí)速度更快,，但超出了我們目前的實(shí)驗(yàn)限制,。“ 這項(xiàng)研究的另一位作者 Roni Vardi 博士補(bǔ)充道,，利用這種新發(fā)現(xiàn)的,、受大腦啟發(fā)的加速學(xué)習(xí)機(jī)制，大大超過(guò)了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,。如對(duì)于手寫數(shù)字識(shí)別,，特別是在提供小數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的情況下，利用這種新發(fā)現(xiàn)的,、受大腦啟發(fā)的加速學(xué)習(xí)機(jī)制,，大大超過(guò)了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)算速度。  參考資料： https://www./pub_releases/2020-04/bu-rrt042020.php https://www./articles/s41598-020-63755-5 【3D視覺】：《3D視覺技術(shù)白皮書》 |
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